[人工智能]查看KerasTensor具体值

之前碰到过一次这个问题，一直没解决，这次又又碰上了，在模型采用Sequential（）方式定义的情况下，找到了一个解决办法，在此分享一下。
（如果有其他更方便的方法的话，一定要滴滴我一下啊啊啊！）

模型定义

model = tf.keras.Sequential()
model.add(tf.keras.layers.Conv2D(4, 3, activation='relu', bias_initializer='random_uniform', padding='same',input_shape=input_shape[1:]))
model.add(tf.keras.layers.Flatten())
model.add(tf.keras.layers.Dense(2,bias_initializer='random_uniform'))

查看Conv Layer的输出

x = model.get_layer(index=-3).output
model_1= tf.keras.Model(model.input, x)
conv_output = model_1(input.reshape(1,3,3,2))
print(conv_output)

其实就是抽出了原模型的几层，定义成新的模型，之后直接输出结果。